【摘 要】
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综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学,中科遥感科技集团有限公司
【基金项目】
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兵团重大科技课题(2018AA00402);国家自然科学基金重点项目(418301108);中国科学院青年创新促进会项目(2017086);新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室开放课题(201801)
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综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对棉花黄萎病不同“症状”变化敏感的特征谱段(531nm、699nm、701nm、1404nm),构建了一种新的棉花黄萎病病情指数(Cotton Verticillium Wilt Index,CVWI),并建立了基于支持向量机(SVM)的黄萎病遥感监测模型。研究表明:与传统病害植被指数相比,CVWI综合考虑了黄萎病导致的棉花水分、叶绿素、叶黄
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